Expert MLOps & GCP — Use Cases IA

CONTEXTE & OBJECTIF DU POSTE

Le client est un grand groupe opérant dans le secteur de l'assurance, dont l'équipe technique travaille sur plusieurs use cases IA stratégiques au niveau Groupe : digitalisation de la documentation via OCR, bot de service client pour un meilleur suivi en agence, et plateforme agentique dédiée à l'assurance. L'expert MLOps & GCP rejoint une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, MLOps, Tech Lead, Développeurs et Product Owner. Il apporte une force de proposition et collabore étroitement avec le Tech Lead pour faire avancer des projets à fort enjeu business. Trois enjeux concrets :

• Contribuer à des use cases IA complexes et stratégiques (OCR, chatbot service client, plateforme agentique) avec une vraie capacité d'implémentation
• Maîtriser la stack GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes) pour industrialiser et opérer les modèles en production
• Apporter une expertise sur les architectures LLMs, Agentic RAG et l'évaluation RAG dans un contexte de solutions IA à forte valeur métier

MISSIONS PRINCIPALES

Implémentation des Use Cases IA

• Contribuer à la digitalisation documentaire via OCR
• Développer et maintenir le bot de service client pour le suivi en agence
• Participer à la construction de la plateforme agentique dédiée à l'assurance

Architecture & MLOps GCP

• Concevoir et opérer les pipelines ML sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes)
• Gérer l'infrastructure as code via Terraform, maintenir les pipelines CI/CD sur GitHub
• Appliquer les pratiques FinOps et Clean Code dans un environnement cloud de production

LLMs & RAG

• Implémenter des architectures Agentic RAG adaptées aux cas d'usage métier
• Mettre en place les mécanismes d'évaluation RAG pour garantir la qualité et la fiabilité des réponses
• Assurer une veille active sur l'évolution des LLMs et des patterns d'architecture agentique

Collaboration & Force de Proposition

• Travailler en binôme avec le Tech Lead et contribuer aux décisions d'architecture
• Être force de proposition sur les choix technologiques et les patterns d'implémentation
• Évoluer dans une équipe pluridisciplinaire (Data Scientists, MLOps, Développeurs, PO) avec un fort accent sur l'innovation IA et Cloud

PROFIL RECHERCHÉ

• Expertise confirmée en Data, IA et Cloud — profil à la croisée du MLOps, du Data Science et du Cloud Engineering
• Maîtrise opérationnelle de GCP en production (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes) — pas uniquement théorique
• Expérience réelle sur les LLMs, les architectures RAG et agentiques, et leur évaluation en conditions de production
• Expérience dans le secteur de l'assurance ou de la finance : fortement appréciée — pas bloquante

COMPÉTENCES REQUISES

• IA & LLMs (requis) : LLMs en production, architectures Agentic RAG, évaluation RAG (métriques, frameworks d'évaluation, détection des hallucinations)
• Cloud & Infrastructure GCP (requis) : GCP (Vertex AI, BigQuery, Kubernetes), Terraform pour l'infrastructure as code, CI/CD via GitHub
• Data Science & MLOps (requis) : Python, Clean Code, FinOps, pratiques MLOps en production (déploiement, monitoring, versioning des modèles)
• OCR & Chatbot : Expérience sur des projets de digitalisation documentaire via OCR et/ou développement de chatbots/assistants conversationnels
• Expérience sectorielle (bonus) : Assurance ou finance — connaissance des contraintes métier, réglementaires et des cas d'usage spécifiques à ces secteurs